from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 样本数据
corpus = [
    ("这是一个好的电影", "positive"),
    ("这个电影真的很差", "negative"),
    ("我觉得这个电影很不错", "positive"),
    ("我不喜欢这部电影", "negative")
]
# 将文本转换为特征向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform([text for text, label in corpus])
y = [label for text, label in corpus]
# 初始化朴素贝叶斯分类器
naive_bayes_classifier = MultinomialNB()

# 在训练集上训练模型
naive_bayes_classifier.fit(X, y)

# 测试数据
test_data = [
    "这是一个非常好的电影",
    "这部电影很差劲"
]
# 将测试数据转换为特征向量
X_test = vectorizer.transform(test_data)

# 进行预测
predictions = naive_bayes_classifier.predict(X_test)

# 打印预测结果
for i, text in enumerate(test_data):
    print(f"\"{text}\" 的情感预测结果为：{predictions[i]}")